Sitting Balance Exercise Performed Using Virtual Reality Training on a Stroke Rehabilitation Inpatient Service: A Randomized Controlled Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Virtual reality training (VRT) is engaging and may enhance rehabilitation intensity. Only one previous study has looked at its use to improve sitting balance after stroke. OBJECTIVE: To determine if supplemental sitting balance exercises, administered via VRT, improve control of sitting balance and upper extremity function in stroke rehabilitation inpatients. DESIGN: Assessor-blinded, placebo-controlled randomized controlled trial. SETTING: Stroke inpatient rehabilitation unit. PARTICIPANTS: Seventy-six participants (out of 130 approached) with subacute stroke who could not stand independently were randomized to experimental and control groups. Sixty-nine completed the study. INTERVENTIONS: The experimental group did VRT that required leaning and reaching, whereas the control group had their trunk restrained and performed VRT that involved only small upper extremity movements to minimize trunk movement. Both groups performed 10-12 sessions of 30-45 minutes. Participants were assessed pre, post, and 1 month after the sessions by a blinded examiner. OUTCOME MEASURES: Function in Sitting Test (FIST, primary outcome measure); Ottawa Sitting Scale; Reaching Performance Scale; Wolf Motor Function Test (WMFT). RESULTS: Thirty-three participants completed the experimental intervention and 36 the control. Pre/post differences for FIST were 3.4 (confidence interval [CI] 0.5;6.3) for the experimental group and 5.3 (2.9;7.7) for the control group. There was a significant improvement over time (adjusted for multiple comparisons, P < .006) on most outcome measures except the WMFT Performance Time Scale (control group; P = .007) and grip strength (P = .008); there were no differences between groups (P > .006). CONCLUSIONS: Siting balance outcomes were similar for both groups; therefore, this study does not support the use of sitting balance exercises provided via VRT for the rehabilitation of sitting balance after stroke. However, because it is only the second study to investigate VRT for sitting balance and upper extremity function, more research, using more challenging exercises and a greater treatment intensity, is required before definitive conclusions are made.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».